Tổng quan về Nền tảng Quản trị Dữ liệu và Phân tích (D&A Governance Platforms)

Ngày 7 tháng 1 năm 2025, Gartner công bố báo cáo “Magic Quadrant for Data and Analytics Governance Platforms”, cung cấp cái nhìn sâu sắc về thị trường nền tảng quản trị dữ liệu và phân tích (D&A). Báo cáo này giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ hiểu rõ cách thiết kế, triển khai và giám sát các chính sách quản trị dữ liệu, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về sự đơn giản và thống nhất.

Nền tảng Quản trị D&A là gì?

Nền tảng quản trị dữ liệu và phân tích là một tập hợp các khả năng kinh doanh và công nghệ tích hợp, hỗ trợ lãnh đạo doanh nghiệp và người dùng trong việc xây dựng, triển khai và giám sát các chính sách quản trị trên toàn hệ thống doanh nghiệp. Khác với quản lý dữ liệu (data management) tập trung vào thực thi chính sách, các nền tảng này chủ yếu phục vụ các vai trò kinh doanh, không chỉ giới hạn ở bộ phận IT.

Các nhà lãnh đạo D&A nên xem xét thị trường này để tự động hóa và vận hành hóa công việc quản trị, bao gồm thiết lập chính sách (policy setting) và thực thi chính sách (policy enforcement). Các trường hợp sử dụng (use cases) được áp dụng trên nhiều danh mục chính sách và kịch bản kinh doanh khác nhau, với các khả năng công nghệ được xác định dựa trên giao điểm của các yếu tố này.

Các tính năng bắt buộc và phổ biến

Tính năng bắt buộc:

• Thiết lập chính sách: Tự động hóa và hỗ trợ hội đồng quản trị trong việc xây dựng chính sách.
• Thực thi chính sách: Hỗ trợ vai trò quản lý dữ liệu (data steward) trong việc thực thi chính sách.

Tính năng phổ biến:

• Quản lý truy cập: Thiết lập vai trò, mối quan hệ tổ chức và quyền truy cập.
• Siêu dữ liệu chủ động (Active Metadata): Phân tích liên tục dữ liệu người dùng, hệ thống và báo cáo để xác định sự lệch chuẩn giữa thiết kế và thực tế, hỗ trợ cảnh báo và đề xuất tự động.
• Từ điển kinh doanh (Business Glossary): Hỗ trợ phát triển và sử dụng từ điển, bao gồm phân loại và bản thể học (ontologies) để giải quyết sự khác biệt ngữ nghĩa.
• Kết nối/tích hợp: Cho phép nhập/xuất siêu dữ liệu nhanh chóng và chính xác với các công cụ bên thứ ba.
• Danh mục dữ liệu (Data Catalog): Lập danh mục và quản lý tài sản dữ liệu với sự hỗ trợ của máy học (ML).
• Phân loại dữ liệu (Data Classification): Tổ chức dữ liệu theo danh mục để dễ dàng sử dụng và bảo vệ.
• Từ điển dữ liệu (Data Dictionary): Cung cấp thông tin về các yếu tố dữ liệu, hỗ trợ phân tích và quản lý siêu dữ liệu.
• Dòng dõi dữ liệu (Data Lineage): Theo dõi nguồn gốc và biến đổi của dữ liệu qua các hệ thống.
• Phân tích tác động (Impact Analysis): Đánh giá tác động của thay đổi trên các yếu tố siêu dữ liệu.
• Chính sách thông tin (Information Policy Representation): Lưu trữ và truy cập các biểu diễn kinh doanh của chính sách.
• Khớp nối, liên kết và hợp nhất (Matching, Linking, Merging): Kết nối các mục dữ liệu liên quan bằng quy tắc, thuật toán và ML.
• Quản lý mô hình (Model Management): Xem xét và chỉnh sửa các mô hình dữ liệu, chính sách, quy tắc.
• Tự động hóa/điều phối (Orchestration/Automation): Sử dụng ML để tự động hóa các hoạt động như chất lượng dữ liệu, tích hợp và khám phá thông tin.
• Mô hình tổ chức và vai trò (Organization and Role Models): Thiết lập mô hình tổ chức và gắn vai trò với các luồng công việc.
• Phân tích hồ sơ (Profiling): Phân tích thống kê dữ liệu để đánh giá chất lượng.
• Quản lý quy tắc (Rule Management): Tự động hóa thực thi các quy tắc kinh doanh.
• Bảo mật nền tảng: Cung cấp các chính sách bảo mật thông qua đánh giá rủi ro và kiểm soát truy cập.
• Quản lý thẻ (Tag Management): Gắn thẻ nội dung để nâng cao giá trị kinh doanh.
• Quản lý tác vụ (Task Management): Phân công và theo dõi các tác vụ liên quan đến quản trị.
• Giao diện người dùng (User Interface): Hỗ trợ nhiều vai trò khác nhau với giao diện dễ sử dụng.
• Quản lý luồng công việc (Workflow Management): Mô hình hóa quy trình kinh doanh và dữ liệu.

Tính năng tùy chọn:

• Mô hình phân tích (Analytics Models): Hỗ trợ chuẩn bị dữ liệu và quản lý phiên bản mô hình.
• Khả năng quan sát dữ liệu (Data Observability): Giám sát và khắc phục sự cố dữ liệu để đảm bảo độ tin cậy.

Bức tranh thị trường: Magic Quadrant

Báo cáo xếp hạng các nhà cung cấp vào bốn nhóm: Leaders, Challengers, Visionaries, và Niche Players.

• Leaders: Informatica, Collibra, IBM. Những công ty này có khả năng thực thi mạnh mẽ và tầm nhìn rõ ràng, cung cấp giải pháp toàn diện với cơ sở khách hàng lớn.
• Challengers: Không có nhà cung cấp nào được xếp vào nhóm này do thị trường còn mới và quy mô khách hàng còn hạn chế.
• Visionaries: Alation, Atlan, data.world. Các công ty này có tầm nhìn sáng tạo nhưng cần chứng minh khả năng thực thi.
• Niche Players: Alex Solutions, Anjana Data, Ataccama, DataGalaxy, erwin by Quest, Global Data Excellence, OvalEdge, Precisely, Solidatus. Họ cung cấp giải pháp chuyên biệt nhưng thiếu chiều sâu hoặc quy mô so với Leaders.

Đánh giá một số nhà cung cấp tiêu biểu

1. Informatica:
   • Điểm mạnh: Hiểu biết thị trường tốt, đổi mới với CLAIRE GPT và CLAIRE AI, hệ sinh thái đối tác toàn cầu mạnh mẽ.
   • Điểm yếu: Tập trung vào đám mây, hạn chế hỗ trợ mô hình tại chỗ; chi phí sở hữu cao hơn đối thủ.
2. Collibra:
   • Điểm mạnh: Tăng trưởng doanh thu và khách hàng ấn tượng, hỗ trợ nhiều kịch bản quản trị, mạng lưới đối tác mạnh.
   • Điểm yếu: Chất lượng dữ liệu và khả năng quan sát là mô-đun riêng, chỉ có tại chỗ; tài liệu cập nhật đôi khi thiếu rõ ràng.
3. IBM:
   • Điểm mạnh: Đổi mới với watsonx.governance, kiến trúc dữ liệu linh hoạt, tùy chọn giá cả cải tiến.
   • Điểm yếu: Các sản phẩm phân tán, yêu cầu tích hợp riêng; quá trình di chuyển từ sản phẩm cũ phức tạp.
4. Alation:
   • Điểm mạnh: Danh mục dữ liệu mạnh, giao diện thân thiện, hỗ trợ khách hàng nhanh chóng.
   • Điểm yếu: Thiếu tính năng như chất lượng dữ liệu và khả năng quan sát; ưu tiên triển khai SaaS trên AWS.
5. Atlan:
   • Điểm mạnh: Tăng trưởng nhanh, tập trung vào khách hàng, đổi mới với AI và metadata lakehouse.
   • Điểm yếu: Thách thức trong triển khai và mở rộng, quản lý chính sách chưa đáp ứng kỳ vọng.

Xu hướng thị trường

• Hội tụ nền tảng: Các nền tảng D&A đang tích hợp với quản lý siêu dữ liệu, định vị mình là trung tâm của kiến trúc dữ liệu fabric.
• Tiêu dùng hóa: Giao diện thân thiện hơn, hỗ trợ nhiều vai trò, sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và GenAI để tương tác với dữ liệu.
• Quản trị AI: Tăng cường khả năng quản trị mô hình AI, bao gồm kiểm soát phiên bản và tích hợp với MLOps.
• Tăng cường quản lý: Sử dụng AI, GenAI và siêu dữ liệu để tự động hóa các nhiệm vụ quản trị.

Kết luận

Thị trường nền tảng quản trị D&A đang phát triển mạnh mẽ, với tốc độ tăng trưởng nhanh hơn các phân khúc dữ liệu khác. Các tổ chức đang chuyển từ các giải pháp silo sang nền tảng thống nhất để giảm chi phí và tăng hiệu quả. Các nhà cung cấp như Informatica, Collibra và IBM đang dẫn đầu, nhưng các Visionaries và Niche Players cũng mang đến những đổi mới đáng chú ý. Doanh nghiệp cần đánh giá cẩn thận nhu cầu và khả năng của từng nhà cung cấp để chọn giải pháp phù hợp nhất.

Bạn có thể xem bài gốc của Gartner ở đây